import requests     # 网络请求库

url = "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"  # 大模型的访问网址

payload = {     # 负载信息，包含了要传输的数据
    "model": "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    "stream": False,
    "max_tokens": 512,
    "enable_thinking": True,
    "thinking_budget": 4096,
    "min_p": 0.05,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.7,
    "top_k": 50,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "n": 1,
    "stop": [],
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "给我讲一个冷笑话"
        }
    ]
}
headers = {     # 请求头 包含你的身份信息
    "Authorization": "Bearer sk-wwrrugogaqovrdrabgwlbomhojdcgoeynjrmdayfeijgphyz",
    "Content-Type": "application/json"
}
# 发起请求
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

# 提取大模型的回答
# 思路：1、获取choices的内容；2、choices的内容是【列表】类型；
# 3、取列表中的第0个元素；4、取出来的是【字典】类型；
# 5、获取【message】键的内容；6、取出来的是【字典】类型
# 7、获取【content】键的内容
result = response.json().get("choices")[0].get("message").get("content")
print(result)